老黄的AI PC产业链,用MiniMax M3拆解得明明白白

大家好，我是江枫

这几天我的关注点都在AI PC上，昨天也发了一篇文章专门讲AI PC的产业链。

文章发出来后，评论区有留言说想知道这些产业链怎么对应股票。

其实这些活都可以交给AI来干。而且还不需要你去把老黄的演讲都听完，只需要给AI提供几个关键的信息即可。比如昨天那篇文章我就是交给MiniMax新上新的M3模型来辅助完成的

M3是MiniMax在6月1日刚刚发布的模型，支持多模态+最高支持 1M 超长上下文。在vals.ai发布的SOTA上排名第6。

半年前我就买了MiniMax的token plan, 用在小龙虾上面，跑起来的效果一直不错。写代码的质量也挺满意。

现在MiniMax出了M3这个多模态模型。补齐了模型的最后一个短板。最近也一直在用M3这款模型，感觉是，具备多模态后，MiniMax的token plan含金量又提升了，特别是老用户的权益很高

比如在某鱼上，MiniMax的账号有不少在求购。

本周最火的无疑是AI PC。英伟达切入PC市场，让本来萎靡的芯片，AI市场，这2天又亢奋了起来

包括我自己，这几天也在密集的查询AI PC产业链相关的公司以及资料。但这个产业链涉及到很多公司

正好我用MiniMax M3来进行一次初步梳理

还记得这张图么，老黄列出了3种产品架构，以及每个架构下的关键产品。AI PC的产业链的关键都在这张图里面了。但是单从这张图看不出什么关键的信息。需要的是把这张图拆解：涉及哪些公司，哪些产业链。

这里面有2个难点：1 图片的文字比较模糊 2 需要搜集的信息比较多，每一个产品背后可能是好几个公司

第一步是规划，分成2步：1 整理三代金字塔架构（Blackwell/Rubin/Feynman） 2 调研AI PC产业链各环节相关公司（GPU、CPU、HBM、DRAM、互连、整机等）

首先是图片的识别，Blackwell, Rubin，Feynman三个产品下的关键部件都准确识别出来了

网页报告我录了个屏，我仔细看了下，图片logo的识别很准确，虽然有点模糊，但是都准确识别到了。大家可以看看效果。

说下这个报告，我认为最关键的3个点。

第一个图是，是每个产品的产业链和公司。如果看演讲会的哪个图比较懵逼的话，那这个图就一目了然。每个产品供货商有哪些，涉及到的公司有哪些。

然后是13大环节的受益公司全景图。让我感到惊喜的是，MiniMax M3 在整理产业链环节的基础上，增加了卡脖子因素。卡脖子评级越高，意味着这个环节越难替代。

每个环节下都带上了相应的公司名称。通过这张表，可以找到最受资本追捧的行业，以及该行业下的公司。

我的投资习惯一般是从大到小。先梳理宏观层面，再来微观层面。MiniMax M3生成的这份报告正好把宏观层面做了一次不错的梳理。接下来其实可以用同样的方法去梳理微观层面。

我经常把一些感兴趣的视频，先转成文字，然后做成图片或者网页总结。 手动太麻烦，就自己写了一个Skills在claude code中来处理。

现在MiniMax M3支持1M上下文+多模态处理。完全不需要去优化和维护Skills了，直接把视频和需求甩给MiniMax即可

最近下载了一个关于GPU的讲解视频，觉得讲得挺不错的。现在把这个视频上传给MiniMax，然后让MiniMax理解这个讲解视频，并根据理解，做一个可以用于课程讲解的网页。

第一步，MiniMax是提供了一段提示词，让转录这个GPU讲解视频的完整语音内容。而且特别注明是需要逐字稿。保留所有专有名词和术语

在完全理解视频内容后，列出了视频讲解的重点。我看了下，总结的7个要点基本涵盖了视频的重点。

本来我以为，生成的网页只是个将这些要点进行阐述或者文字呈现。但看了实际网页效果后，发现我低估了MinimMax的生成能力。网页不但带上了所有的要点文字解释和图片，设置还带上了演示动图

且这个演示动图和原视频的画面有一定的相似。也就是说，MinimMax M3不但是提取了文字，还学习了视频内容，根据视频内容做出了网页动图演示

现在token越来越贵。采用MiniMax是个非常不错的选择。且现在M3支持多模态+1M上下文，从过去单纯的写代码可以扩展到针对视频和文本的专门处理。使用场景大大的拓展了。